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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115564214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211196548.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法是由张煜;唐可心;徐亚军;田宏伟;郑倩倩设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法。包括如下步骤：梳理港口生产运营业务关联及其工艺路径，构建港口当前工班的多优先级任务序列；采集港口作业系统及设备历史数据，实现港口突发事件的状态特征提取及分级分类；构建港口状态变迁事件流模型及港口系统T‑S模糊故障树，评估辨识当前港口故障状态；基于工班多优先级任务驱动，结合前馈‑反馈控制思想，依据故障点的辨识状态及突发事件信息，开展系统与设备层面的自愈容错应急调控。本发明有效提高自动化集装箱港口自愈容错能力与在线调控能力，全面提升其决策水平、作业效率、生产收益及核心竞争力。

本发明授权面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法在权利要求书中公布了：1.一种面向自动化集装箱港口的自愈容错应急调控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.梳理港口生产运营业务关联及其工艺路径，构建港口当前工班的多优先级任务序列；所述工艺路径是指上述业务运作所采用的工艺流程及相关机械设备的执行顺序与路径；所述港口当前工班的多优先级任务序列基于实时任务有向图DRT构建； S2.采集港口作业系统及设备历史数据，实现港口突发事件的状态特征提取及分级分类； S3.构建港口状态变迁事件流模型及港口系统T-S模糊故障树，评估辨识当前港口的故障状态；港口故障状态的评估辨识具体包含如下子步骤： S31.结合步骤S2采集的港口系统与设备历史数据和突发事件分类分级，利用数据清洗、数据过滤预处理、因果关系分析的理论与方法，梳理和构建事件逻辑序列和事件流模型； S32.基于事件流模型，提取港口机损、设备性能衰退突发事件，从极端环境、人因误操、恶劣工况内外因出发，构建T-S模糊故障树用于辨识港口故障状态； S33.将T-S模糊故障树转化为Bayes网络有向无环图，确定Bayes网络模型和节点条件概率表，其中，利用模糊数描述节点的多种故障状态，通过模糊子集刻画各故障状态的发生概率； S34.利用Bayes网络双向推理求解T-S模糊故障树，包括预评估和动态评估两种求解方式，分别得到叶节点各状态的故障概率模糊子集和故障发生概率，完成叶节点的故障状态辨识，从而判断当前港口作业系统处于何种状态； S4.基于工班多优先级任务驱动，结合前馈-反馈控制思想，依据故障点的辨识状态及突发事件信息，开展系统与设备层面的自愈容错应急调控；所述港口自愈容错应急调控从系统和设备层面分别展开；系统层面的自愈容错应急调控主要应对机损港口重大突发事件，结合双层规划思想，构建港口系统自愈容错代偿优化模型，设计基于超启发式和势场法的系统代偿优化算法进行模型求解，最终生成系统代偿优化方案，供系统实现代偿优化的在线调控驱动；设备层面的自愈容错则主要应对港口设备性能衰退的常见突发事件，先进行风险设备性能参数的概率区间预测，然后基于风险设备的能力预测和正常设备的能力描述，开展港口多类型设备性能优化的合作博弈决策，以消除性能瓶颈、减少系统损失为目标，生成港口设备性能优化方案，最后引入行为树和态势图完成决策层到行为层的映射，实现港口设备的在线调控。

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